Повний аналіз трьох шляхів прогнозних ринків: чому інвестори всі поспішають?

І. Вступ

Сьогодні я спілкувався з одним другом, і він висловив дуже цікаве питання: «Якщо Crypto × Fintech у найближчі 10 років справді створить додану вартість, то хто стане найбільшими переможцями? Іншими словами, які компанії увійдуть до ‘Mag7’ у цій галузі?»

Revolut, Robinhood, Coinbase, Stripe… Це, без сумніву, перші імена, які спадають на думку. За останні десять років вони вже довели свою здатність переграти окремі частини традиційної фінансової системи.

Але, розмовляючи, я раптом усвідомив: моя попередня схема мислення має одне хибне уявлення. Я завжди питав — «Які ще сегменти традиційної фінансової сфери не були перероблені?» Це логіка по суті залишається на старій карті, шукаючи порожні місця.

Але справжнє питання — які компанії не просто цифровізують стару фінансову систему, а створюють абсолютно новий фінансовий ринок?

У цьому контексті один з імен майже автоматично стає у списку — Polymarket. Не через швидке зростання або часті згадки у медіа, а тому що їхній підхід принципово інший: вони не трансформують банки чи платіжні системи, вони трансформують самі «події». Вони перетворюють події в активи, а ймовірності — у ціни.

І саме, щойно прогнозні ринки за останній рік знову набули популярності. Тому ми природно задаємо інше, ще важливіше питання: чому у 2024–2025 роках прогнозні ринки раптово стають однією з «найбільш цікавих галузей для дослідження»? І на цій хвилі зростання, що представляють собою Polymarket, Kalshi, Opinion та їхні шляхи розвитку?

ІІ. Чому прогнозні ринки знову набирають популярності у 2024–2025?

Якщо пояснювати цю тенденцію лише на прикладі «президентських виборів у США» або «знаменитих подій», то це не зовсім коректно. За останні роки було безліч таких хайпів, але прогнозні ринки не зростали так швидко. Цього разу все інакше. За цим стоять кілька глибших структурних змін.

1) Штучний інтелект робить «ймовірність» знову важливою

Раніше, великі моделі давали відповіді у вигляді суджень; тепер все більше сценаріїв починають виводити ймовірності. Прогнози на інфляцію, зниження ставок, корпоративні події, політичні тенденції — коли з’являється ймовірність, виникає природний попит: ймовірність потребує ціни, ціна — ринку. Так прогнозні ринки вперше стають частиною AI-робочого процесу. А не просто інструментом для спекуляцій. Вплив цього феномену значно перевищує наші нинішні дискусії.

2) Вони стали медіа-інструментом «індикатору емоцій у реальному часі»

За останній рік спостерігається явна зміна: все більше mainstream медіа починають посилатися на Polymarket. Чому? Тому що він швидший за опитування громадської думки, і прозоріший за експертні оцінки. Посилання медіа → зростання користувачів → поглиблення ринку — простий і ефективний цикл. Раніше прогнозні ринки були малими через відсутність входження у мейнстрім; тепер вони вже там.

3) Висока щільність подій, але бракує “інструментів для них”

У 2024–2025 роках інформаційна щільність у світі буде вищою за будь-який період за останні десять років: вибори, геополітичні конфлікти, макроекономічна політика, технологічне регулювання, корпоративні події (особливо AI) — усі ці події мають великий вплив, але для них нема відповідних фінансових інструментів для торгівлі.

Можна купити золото, американські акції, державні облігації, але не можна купити: «Ймовірність зниження ставки ФРС у грудні». «Чи звільниться генеральний директор цього кварталу?», «Чи буде введено нове регулювання?» — прогнозні ринки закривають цей пролом. По суті, вони створюють новий тип активу — подієві активи.

4) Зміни у регуляторній політиці — дрібні, але важливі

CFTC раніше карала Polymarket, але водночас Kalshi отримала ліцензію від CFTC. Це дуже реальний сигнал: частина прогнозних ринків може бути дозволена, частина — йти у легальне поле, сіра зона починає розподілятися. Для інституційних інвесторів «зменшення невизначеності» — сигнал зростання.

5) Зміни у структурі користувачів

Раніше — переважно розважальні користувачі, розпорошена ліквідність, продукти швидше «інформаційного характеру». Тепер — помітно більше інституційних акаунтів, фахівців, які роблять індикаторні прогнози, фондів, що використовують їх для хеджування, AI-компаній, що посилаються на них як на орієнтир. Коли структура користувачів переходить від «спостерігачів» до «торгівців», якість ринку змінюється якісно.

Підсумки

Прогнозні ринки не раптово зросли у популярності. Це — сукупність структурних чинників: попит на AI, посилання у медіа, макроекономічний контекст, зміна у структурі користувачів, і поступове прояснення регуляторних меж. Це — не короткострокова подія, а перший структурний підйом, що дає прогнозному ринку «сценарій застосування у часі».

ІІІ. Три абсолютно різні шляхи: Polymarket, Kalshi, Opinion

Ці три компанії займаються прогнозними ринками, але їхні стратегії кардинально відрізняються. Вони вирішують різні проблеми і працюють з різною аудиторією. Розглядаючи їх разом, можна побачити потенційну багаторівневу структуру цього сегменту.

1) Polymarket: перетворює події у активи

Стратегія Polymarket дуже проста: робить події активами, ймовірності — цінами. Це не типічний «прогнозний інструмент», а швидше — реальний ціновий табло для подій. Чим вищий громадський інтерес, чим більше подій, чим частіше цитують у медіа, тим швидше реагує ринок. Легкий для розуміння, емоційний стимул — його головна перевага у швидкості росту. Це — швидкий доступ, але з викликами у регулюванні. Одним реченням: Інтрерфейс для активізації подій через активи.

2) Kalshi: регульована біржа деривативів на події

Kalshi — це найбільш фінансова стратегія. Вона працює з контрактами, визначеними та регулюваними: CPI, рівень безробіття, доходність, FOMC тощо. Це приваблює інший тип користувачів — макро-трейдерів, хедж-фонди, квантові команди. Це забезпечує більш стабільну та масштабовану торгову структуру порівняно з Polymarket. Водночас, політичний сегмент не означає, що Kalshi та Polymarket — один тип продукту: політика — лише один з регульованих сегментів. Загалом, це — фінансова інфраструктура для прогнозних ринків.

3) Opinion Labs: модельний рівень для AI-епохи

Opinion обирає третій шлях: не орієнтований на масовий трейдинг і не на інституційних трейдерів. Його мета — побудувати «ймовірнісну модельну консолідацію»: щоб різні моделі могли об’єднувати свої ймовірності, посилатися на них і ціноутворюватися у ринку. Це не для людей — це для моделей. Не «заставити користувача ставити ставки», а «дати моделям зчитуваний, торгівельний інтерфейс ймовірностей».

Цей шлях довший і передує іншим. В порівнянні з двома попередніми, Opinion — найраніше на стадії розвитку.

Він вже має торговий інтерфейс (opinion.trade), але обмежує доступ з США, Китаю та інших регіонів, тому досвід доступу залежить від мережі. Базова інформація обмежена, основні контакти — Twitter. Технологічно — ітеративний процес, бренд і сайт не є пріоритетами.

Це — не «незрілість сайту», а типовий стан початкової інфраструктури: спершу налаштувати базові механізми, потім — стабілізувати зовнішнє середовище.

Одним реченням: Opinion уже має продукт, але перебуває у дуже ранній стадії — більше схоже на фундамент для майбутньої AI-екосистеми, а не на масовий сегмент.

Polymarket, Kalshi і Opinion, з перших поглядів, всі створюють прогнозні ринки, але їхні напрями, структури продуктів, регуляторні шляхи та майбутні позиціонування — цілковито різні: Polymarket фокусується на «увазі та емоціях», Kalshi — на «ризиках та моделях ціноутворення», Opinion — на «сприйнятті майбутнього через AI».

Вони відповідають трьом шарам прогнозних ринків: масовий рівень, фінансовий рівень, модельний рівень. І саме тому, що ці три шляхи з’явилися одночасно, цей ринок формує не просто швидкий зліт одного продукту — він набирає форму у цілому.

IV. Мій спостереження щодо цієї галузі: AI створює шум, Web3 — відрізняє шум

Я не хочу давати остаточний вердикт щодо майбутнього прогнозних ринків, оскільки не глибоко вивчав цю галузь. Але протягом останнього року, працюючи з різними проектами і продуктами, я багато разів бачив одне: синергія AI і Web3 рухається швидше, ніж ми думали, і має дуже чіткий напрям.

Можливості AI — у «генерації» — текстів, оцінок, прогнозів. Але коли контент стає дуже великим, виникає нова проблема: AI починає створювати шум. Судження, пояснення, ймовірності, висновки — все зростає експоненційно. Обсяг інформації зростає → шум зростає → витрати на обробку — теж.

Тоді як роль Web3 — саме у фільтрації шуму. Вона пропонує не «контент», а: незмінний, розрахунковий, перевіряємий, з урахуванням стимулів і формуванням ціни.

Їхнє поєднання у фінансових ринках стане природним:

• AI формує уявлення про майбутнє;
• Web3 забезпечує механізм включення цих уявлень у ринок, щоб вони приймали ціни, час і стимули.

Прогнозні ринки — яскравий приклад. Вони перетворюють «ймовірності, згенеровані AI» у «фінансові ціни». З цієї точки зору, це — інтерфейс, а не просто застосунок. Не можу сказати, яким стане цей сегмент у майбутньому, але бачу одне: AI робить майбутнє більш розмитим, Web3 — більш перевірюваним. І у фінансовій системі ці дві тенденції природно взаємодіють.